长江经济带三个国家中心城市对周围城市的影响力比较研究

章晓英，胡亚琦

(重庆理工大学 经济金融学院， 重庆 400054)

一、引言

由于不同流域的均质性和非均质性、不同要素的区域性和非区域性，长江经济带在上、中、下游分别形成了成渝城市群、长江中游城市群和长三角城市群。这三大城市群是长江经济带发展战略的东中西三大板块，具有重要的战略地位。2014年《关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》颁布以来，三大城市群以更快的速度在经济、区位和产业上迅猛发展。《长江经济带发展规划纲要》提出“一轴、两翼、三极、多点”的新格局则进一步体现了这三大城市群已成为长江经济带流域上的三大增长极。每个增长极都有一个与其规模相适应的影响力，反映城市之间物质、能量、人员、资金和信息交流的强度与范围。其中，城市群内部中心城市对周围城市的影响力尤其重要，各中心城市作用于周围城市的影响力不同，会导致区域的经济增长呈不规律性，造成区域发展不一致。因此，分析这种影响力的差异有利于揭示各区域发展不一致的原因。

二、文献综述

城市之间的相互影响力取决于城市与城市之间的经济相互作用，而经济相互作用的方式有很多，主要的表现方式可分为辐射作用和引力作用。

辐射作用最早在佩鲁(F.Perroux)的增长极理论中有解释，认为区位比较优势明显的地区容易出现增长极。强劲的辐射能力是区域经济增长极的外在表现，可以通过极化作用使资金、技术、产品、服务等要素向该地区聚集，然后再通过扩散作用将经济驱动力和科技转化成果向外围传播。弗里德曼(John Friedman)的核心-外围理论则进一步成为分析空间经济辐射作用的主要理论，它可以解释地区之间或国家之间的相互影响与关系[1]。目前，学术界对经济辐射作用的分析方法主要可以归纳为4种：一为主成分因子分析法，甄峰等采用比较区域经济与社会发展的综合指标，利用因子分析对99个样本县进行主因子提取，度量了空间极化[2]；二为空间自相关模型法，朱虹等采用绝对收敛模型，并引入空间自相关模型，分析了中心城市的辐射性质[3]；三为指数法，欧向军等利用“沃尔夫森指数W”“崔王指数TW”和“坎贝尔-张极化指数GE”等，分析了区域的经济极化与演变趋势[4]；四为场强模型法，方大春等利用断裂点模型和“经济辐射场强E”以及“辐射力F”，研究了中心城市的影响力[5]。可以看出，多数学者采用指标评价体系来反映辐射影响力，缺乏空间自相关模型的研究方法。其实，空间自相关模型可以以回归方法的形式来弥补指标分析方法过于依赖指标权重的弊端。

引力作用主要可以通过拉文斯坦提出的万有引力模型[6]来表示，其为一种定量研究城市之间相互影响力强度的计量方法，它分析了城市间的经济联系，判断了城市相互作用强度与人口数成正比、与距离成反比。现今，传统的引力模型已经不能充分地反映城市之间的经济影响力，不同学者对其进行了修正,如Smith[7]、Wilson[8]、Openshaw[9]或加入新模型(如熵引力模型)、或引入新假设(如成本-效率假设),但综合起来主要为质量变量的修正、人口变量的修正、距离修正和添加调整系数4类。在调整系数中，研究产业同构的几种系数可以专门分析产业结构与产业分工。

在现有研究中，一方面，有关研究中心城市与周围城市之间的相互影响逐渐成为一个热点，但是住房和城乡建设部的《全国城镇体系规划(2010—2020年)》颁布以来，学者对国家中心城市的研究还比较欠缺，而专门针对长江经济带上的城市群内部的国家中心城市的研究更少。国家中心城市处于城镇体系的最重要的位置，是经济活动和资源配置的中枢，是国家综合交通和信息网络的枢纽，是科教、文化和创新中心，具备引领、辐射和集散功能[10]。另一方面，大多数学者研究影响力时采用的方法，如断裂点模型[5]、经济辐射场强模型[11]、经济联系量的引入[12]和空间影响因素分析法[13]等，只单独在区域上或在产业上对其进行研究，缺乏综合比较的分析模式，因为区域上的因素和产业上的因素存在着密切的联系，区域城市辐射影响力的不同可能是因其城市产业结构的滞后造成的。因此，本文以长江经济带三大城市群为研究对象，采用空间面板模型和引力模型，先分析城市之间的影响力大小，再分别在区域上和产业上探讨城市群内部的国家中心城市对周围城市的影响力，对结果进行比较分析，为长江经济带的发展提供对策建议。

三、城市划分及模型建立

(一)城市划分

按照2015和2016年国务院分别批准的《长江中游城市群发展规划》《长江三角洲城市群发展规划》和《成渝城市群发展规划》，长江中游城市群、长三角城市群和成渝城市群分别包括31、26、44个市(区)，分别覆盖国土面积达31.7、21.17、18.5万平方公里。3个城市群一共101个城市，具体城市规划范围见表1。

表1 三大城市群城市规划范围

对于国家中心城市的选择，2010年2月的《全国城镇体系规划(2010—2020年)》明确指出了5个国家中心城市：北京、天津、上海、广州和重庆，而2016年国家发改委及住房和城乡建设部又发函支持成都、武汉等城市建设国家中心城市。考虑到以城市群—国家中心城市的比较分析模式更具有可比较性，所以长江经济带三大城市群各自的国家中心城市分别选择上海、武汉、重庆。而本文把城市群内部除国家中心城市外的其他城市作为周围城市，以此研究城市群内部的国家中心城市对周围城市的影响力。

(二)辐射作用模型与数据

鉴于前文所分析辐射作用的研究方法，本文采用空间自相关模型来探讨三大城市群内部的国家中心城市对周围城市在区域上的影响力。

经济收敛基准模型为：

(1)

(2)

(3)

系数ρ表示空间依赖性，即地区之间的辐射作用强度。若ρ为正，表示城市群内部的中心城市对周围城市的影响力存在着经济上的带动效果，即影响力为扩散作用；若ρ为负，则表示城市群内部的中心城市对周围城市的影响力存在着经济上负向的回流效果，即影响力为极化作用。为了进一步消除截面回归可能造成的内生性和异质性问题，在式(2)基础上，时间跨度选取2002—2016年，因为这15年恰好刻画了长江经济带三大城市群的高速发展时期。因此，最终模型为：

(4)

上述数据来源于2002—2016年的《中国城市统计年鉴》与《重庆统计年鉴》。空间面板数据估计方法选择空间自相关模型(Spatial Autocorrelation Model,简记SAC)，其包括空间自回归(SAR)与空间误差(SEM)的共同因素。

(三)引力作用模型与数据

鉴于前文所分析引力作用的方法，对于引力模型的修正，采用一个综合的而不是相互独立的修正方法是分析城市影响力的关键。因此，对基准引力模型，修正其分子分母变量，并引入克鲁格曼指数，以探讨三大城市群内部的国家中心城市对周围城市在产业上的影响力。修正引力模型见式(5)—式(7)：

(5)

(6)

(7)

其中：Rij为i城与j城的经济联系量，即城市之间的影响强度量；Pi、Pj分别表示i城和j城的非农业人口数；Vi、Vj分别表示i城和j城的地区生产总值；Dij为i城与j城的公路距离；Gij为克鲁格曼指数，用来衡量两城市的专业化程度，以反映城市之间在产业上的影响力，其中Gij越大，表示两城区的专业化程度与产业分工越高；Sik、Sjk分别表示两城k产业的从业人员占所有产业的从业人员的比值；Zij表示经济联系量指数。上述数据全部来源于《中国城市统计年鉴2017》。

四、实证结果分析

(一)辐射作用实证结果分析

利用式(4)和Stata 14.0软件，选取2002年经济距离权重，得到辐射作用估计结果如表2所示。

表2 各国家中心城市对周围城市的辐射作用估计结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著

依据表2可以得出各城市群内国家中心城市对周围城市的影响力在区域上的大小，初步分析如下：

(1)在总体上，近15年来，上海、武汉和重庆的ρ系数分别为0.047、-0.152、-0.216，且均显著。这表明在经济增长的推动上，上海对长三角城市群内部的周围城市存在正相关性，而武汉和重庆分别对长江中游城市群和成渝城市群内部的周围城市存在着负相关性。这说明了上海对长三角城市群内部周围城市的影响力为扩散作用，武汉和重庆分别对长江中游城市群和成渝城市群各内部的周围城市的影响力为极化作用，且重庆对城市群内周围城市的极化作用比武汉还要强一些。

在β系数上，β<0代表着初期经济水平弱，但后期具有较高的经济增长率。上海、武汉、重庆的β系数分别为-0.057、-0.093、-0.168，这表明了在3个城市群中，成渝城市群重庆的初期发展水平最低，而长三角城市群上海的初期发展水平最高。因此ρ系数和β系数在一定程度上体现了长江经济带三大城市群各国家中心城市初期和当今的发展情况。

(2)ρ系数的大小间接揭示了长江经济带近15年来的经济发展过程。自进入21世纪以来，中国由东向西形成经济从高梯度向低梯度的推移，不同梯度的发展规模和战略不一样，这导致处于高梯度的东部沿海地区如长三角城市群经济发展较快、战略实施的时间较长，极化作用已经不是主要影响力。因此，长三角城市群中心城市上海对周围城市的影响力呈现正的扩散作用。而在ρ系数的绝对值上，上海的ρ系数比武汉和重庆的ρ系数更接近于0，表明扩散作用比其他两中心城市的极化作用要弱一点。这可能说明了长三角城市群内上海对周围城市的辐射作用只是呈现刚由以极化作用为主导转化为以扩散作用为主导的初步状态。

上述结果与长三角地区近几年相关政策的作用效果一致，如上海、南京、杭州等不同中心城市带动周围城市率先进行区域一体化的深化，而且江苏省(以南京为主)和浙江省(以杭州为主)积极地与上海进行着自贸区协作和海关区域通关一体化。这些政策所带来的扩散效应已经让人流、信息流以及物流在长三角城市群内走向全面合作阶段。因此，起领先示范作用的长三角城市群中心城市随着一体化的深化与创新，如果继续向外带动周围城市的资本、科技、交通通讯与市场基础设施发展，其中心城市的辐射扩散作用会越来越强，相应的ρ系数就会越来越大。

(3)与长三角城市群中心城市上海形成鲜明对比的是，处于中梯度和低梯度的长江中游城市群和成渝城市群，一方面，两者区域发展较迟缓，成长期产业和衰退期产业较多，成熟阶段产业较少，其中心城市的发展需要向内吸收新鲜资源，需要大量低廉劳动力和精英聚集，这使中心城市的极化效应较强，导致ρ系数呈现负值；另一方面，两中心城市地区的科技创新、基础设施建设、城市化等扩散要素所带来的辐射扩散效应较低，导致不易形成两区域的流域一体化，中心城市则缓慢带动着周围城市发展，所以两中心城市的影响力会表现为显著的极化作用。

长江中游城市群中心城市武汉的ρ系数相对于成渝城市群中心城市重庆的ρ系数又较大，这说明了地理问题。长三角城市群本身属于一个大范围的增长网，会对外产生扩散效应，随着长三角城市群中心城市上海的扩散效应逐渐增大，带动城市群内部周围城市的发展，而在众多城市群的范畴上，长江中游城市群和成渝城市群会承接长三角城市群的辐射扩散作用，从而获得资本、劳动力、产品、技术等要素。而长江中游城市群处于中部地区，较早于西部地区接受到东部地区的扩散作用，即要素的传输距离更近，接受的辐射强度较大，所以ρ系数较大。

(二)引力作用实证结果分析

为了比较分析影响力在区域上的辐射作用，现进一步分析城市群内各国家中心城市对周围城市的影响力在产业上的大小。

由引力作用的测算方法，得到克鲁格曼指数以及经济影响强度量(R)。为了便于分析，利用式(7)将经济影响强度(R)量化为经济影响强度指数(Z)，并根据邓春玉[16]的强度等级划分标准，将经济影响强度指数分为：Z<10为“弱经济影响”；10

表3 上海对周围城市的引力作用估计结果

表4 武汉对周围城市的引力作用估计结果

表5 重庆对周围城市的引力作用估计结果

注：包括重庆主城对重庆市辖内城市的引力作用影响

根据表3—表5计算得出，长三角城市群内上海对周围城市的经济影响强度指数(Z)的平均指数为193.5，即平均呈现强经济影响型；长江中游城市群内武汉对周围城市的经济影响强度指数(Z)的平均指数为31.6，即平均呈现一般经济影响型；成渝城市群内国家中心城市重庆对周围城市的经济影响强度(Z)的平均指数为16.5，即平均呈现为较弱经济影响型。

比较之前的辐射作用结果和引力作用结果可以发现，城市群内国家中心城市对周围城市的影响力在区域上和产业上存在着密切的关联。

(1)从区域上的辐射作用来看，城市群内中心城市对周围城市的影响力呈现出一种扩散作用越大则经济影响强度越大的演变趋势，如成渝、长江中游、长三角城市群的中心城市对周围城市的影响力在辐射作用大小(ρ)和经济影响强度指数(Z)分别表现出由极化作用到扩散作用的趋势，以及由弱经济影响强度到强经济影响强度的趋势。这可能与城市地理位置有关，在大范围上，三大城市群的中心城市对周围城市的影响力大致呈现由东向西、由强经济向弱经济、由以扩散作用为主导向以极化作用为主导的影响趋势。如东部沿海的长三角城市群，在人才、资金、劳动力和技术等领域上的扩散作用比较大，造成城市之间的经济影响强度就大；而中部和西部的城市，中心城市还呈现一种以极化作用为主导的发展模式，造成经济在区域上的交流必定是一种偏单向的、不利于周围城市共同发展的经济模式，所以城市之间的经济影响强度就相对较小。在城市群小范围内，距离中心城市越远的周围城市，受到的经济影响强度也越弱，如长三角城市群内苏州、嘉兴、无锡等地距离中心城市上海的地理位置比铜陵、安庆、宣城等地更近，中心城市对这些较近的周围城市的扩散效应就更充分、更强劲，其区域内就会进行更多的人流、物流、信息流、资金流等要素交换，城市之间的经济影响强度就较大。

(2)从产业上的产业分工来看，城市群内中心城市对周围城市的影响力呈现出一种产业分工越明显则经济影响强度越大的趋势，如在长三角城市群内，上海对周围城市的影响力大致呈现出一种克鲁格曼指数(G)越大则经济影响强度越大的趋势。如无锡、南通、苏州等地，克鲁格曼指数平均大约都在0.5以上，使得这些城市与上海在产业互补上有着巨大的经济交流，城市之间的资源配置也是极为优化，城市之间经济影响强度会普遍较强。而属于克鲁格曼值0.5以下的城市，其与上海的产业结构趋于相似，各产业从业人员的比重也几乎相同，造成产业互补的减少和产业竞争的增加，产业经济发展就会处于被动状态或遭受阻碍，城市之间的经济影响就相对偏弱。同理，在成渝城市群和长江中游城市群内，国家中心城市对周围城市的克鲁格曼指数与经济影响强度指数也大致存在着正相关性。

(3)从区域和产业的结合上来看，产业分工和辐射作用有着密切的联系。三大城市群内中心城市对周围城市的影响力大致呈现出一种产业分工越明显则扩散作用越大所造成的经济影响力就越强的趋势。如根据表5可以计算出，中心城市上海、武汉、重庆对各城市群周围城市的克鲁格曼指数的均值分别为0.487、0.152、0.136，这显示了长三角城市群的中心城市对周围城市的专业化分工最高，而西部地区在产业专业化上普遍差异较小。

因此，结合前面分析可以得出：一方面，长三角城市群由于其中心城市对周围城市的产业分工明显，在一定程度上造成了经济要素的充分流动，从而使中心城市对周围城市的扩散作用增大，所以其中心城市上海会对周围城市呈现偏强的经济影响；另一方面，处于产业分工滞后、不明显的地区，在一定程度上造成了经济要素大部分向竞争力强的中心城市聚集，从而使中心城市对周围城市的极化作用明显，所以成渝和长江中游城市群内的中心城市重庆和武汉对周围城市呈现偏弱的经济影响。

五、结论与政策建议

(一)研究结论

城市群中心城市对周围城市的影响作用形式可以体现在区域上或产业上。因此，本文从这两方面进行了比较分析，得出如下结论：① 东部长三角城市群内部的国家中心城市上海对周围城市的影响力表现为以扩散作用为主导，以及呈现强经济影响，但这可能只是刚由以极化作用为主导转化为以扩散作用为主导的初步影响状态；② 中部长江中游城市群和西部成渝城市群内部的国家中心城市武汉和重庆对周围城市群的影响力表现为以极化作用为主导，以及呈现偏弱的经济影响；③ 辐射作用和产业分工有着密切的联系，城市的扩散作用越大、产业分工越明显会使城市的经济影响强度越大，而城市的产业分工越明显在一定程度上也会使城市的辐射扩散作用越强；④城市之间的经济影响强度受地理位置远近和政策优惠的多重因素影响。

(二)政策建议

本文根据实证分析结果和我国城市经济的现状，提出如下建议：

第一，各城市群中心城市应走“先极化后扩散”的战略发展模式，提升城市能级。因为城市扩散效应是由城市规模经济的大小所决定的，当其达到一定高度后才能逐步产生以辐射扩散作用为主的积极经济影响力。上海等东部中心城市应继续通过区域上的经济交流与合作，与周围城市更加紧密并相互依赖，提升自己的辐射扩散效应，形成一个更大的综合性城市。而长江中游与成渝城市群的中心城市虽尚未形成一个较为完善的信息化、物流化和技术化的协作机制，却是国家重点培育的一批新增长极与经济功能区。今后这两个中心城市如果走“先极化后扩散”的道路，其ρ系数也就会越来越大，从而产生辐射扩散效应。同时，城市之间应更加注重交通、道路与通信等设施建设，降低物流成本，协调构建城市群内各中心城市与周围城市的点辐射和线辐射，从而建立城市群范围之上的面辐射，最终形成长江经济带“多心组团、分层辐射”的流域带。

第二，城市群内的中心城市与周围城市之间应更注重产业结构的演化。产业结构演化的关键在于产业集群内部企业的合作互补性及共生性，要基于产业梯度特征，分类构建中心城市和周围城市以及各中心城市之间的产业链，优化地区间的产业分工，错位发展区域特色产业，才能使城市之间产业分工明显、城市扩散作用增强。因此，一方面，各城市群内应形成“中心-外围”式具体的产业梯度差异，以实现中心城市与周围城市的产业互补，形成良性的经济互动，从而建立更多的专业化城市；另一方面，长三角城市群各城市应加快产业转移步伐、升级转移路径，长江中游城市群与成渝城市群的各城市应科学承接长三角地区的产业转移，合理构建转移产业与传统产业的价值链的空间耦合，从而形成长江经济带上“东西互补、海陆联动、双向开放、开边出海”的区域经济及产业发展的新格局。